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Entrada de blog Arquitectura de almacenamiento: data lakes, data warehouses y lakehouses — cuándo usar cada uno Dataprix 0 1 month ago
Entrada de blog Panorama actual de motores de datos: RDBMS, NewSQL, NoSQL, series temporales, grafos , grafos y su lugar en la arquitectura Dataprix 0 1 month 2 semaines ago
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Software empresarial Google Cloud - Vertex AI Platform Dataprix 0 1 month 4 semaines ago
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Software empresarial Domino Data Lab Dataprix 0 2 months ago
Post Roadmap y gobernanza ágil para plataformas de datos: squads, SLOs/SLIs y hoja de ruta práctica Dataprix 0 2 months 1 semaine ago

Publicaciones

  • Google BigQuery

    Google BigQuery representa la apuesta de Google Cloud Platform por el análisis masivo de datos empresariales mediante una arquitectura serverless que elimina la necesidad de gestionar infraestructura. El usuario no interactúa con servidores ni con configuraciones de capacidad. Las consultas simplemente se ejecutan, y la plataforma asigna automáticamente los recursos necesarios en segundo plano. Este modelo elimina una parte significativa de la fricción histórica asociada a los data warehouses tradicionales.

  • OLTP vs OLAP: patrones y anti-patrones — consistencia, latencia y particionado

    La frontera entre OLTP y OLAP

    La distinción entre sistemas OLTP (Online Transaction Processing) y OLAP (Online Analytical Processing) representa una de las decisiones arquitectónicas más fundamentales en cualquier plataforma de datos empresarial. Sin embargo, la línea divisoria se ha difuminado considerablemente en los últimos años con la llegada de arquitecturas híbridas (HTAP), bases de datos distribuidas y requisitos de analítica en tiempo real..

  • MongoDB Atlas

    MongoDB Atlas Clusters

    Atlas es la plataforma de base de datos en la nube completamente gestionada de MongoDB, diseñada para ejecutar aplicaciones modernas con alta disponibilidad, escalabilidad automática y seguridad avanzada. Basada en el modelo documental y optimizada para arquitecturas multicloud, MongoDB Atlas permite desplegar, operar y escalar bases de datos en AWS, Azure y Google Cloud con mínimo esfuerzo, integrando análisis en tiempo real, búsqueda avanzada y capacidades para IA..

  • Diseño de esquemas y modelos de datos escalables — normalización, desnormalización y modelos por acceso

    Buen diseño y mal diseño de esquemas

    El diseño de esquemas de datos es la decisión arquitectónica más duradera y costosa de modificar en cualquier plataforma. Este capítulo desmitifica el dilema normalización vs desnormalización, proporcionando criterios cuantitativos basados en patrones de acceso reales, no en dogmas académicos.
    Aprenderás cuándo y cómo aplicar particionado, sharding e índices estratégicos para escalar sin re-arquitecturas dolorosas. Incluye un caso real donde el rediseño basado en patrones de acceso redujo la latencia de 2.3s a 180ms (92% de mejora) y los costes de infraestructura en 48%, junto con checklists operativos, antipatrones documentados y frameworks de decisión para CIOs, arquitectos e ingenieros que necesitan que sus sistemas escalen sin colapsar..

  • Google Cloud Spanner

    Google Cloud Spanner Console

    Google Cloud Spanner materializa una propuesta tecnológica sin equivalente directo en el mercado: una base de datos relacional que escala horizontalmente sin sacrificar las garantías transaccionales que han definido a los sistemas de gestión de bases de datos durante décadas. La innovación de TrueTime —esa combinación de relojes atómicos y GPS que parecía ciencia ficción cuando Google la describió por primera vez— proporciona los fundamentos para algo que el teorema CAP sugería imposible: consistencia fuerte, disponibilidad y tolerancia a particiones, todo simultáneamente..

  • Azure SQL Database

    Microsoft Azure SQL Database

    Azure SQL Database es la oferta de base de datos relacional como servicio (DBaaS) de Microsoft sobre la nube de Azure. Se basa en el motor de SQL Server, adaptado para la nube.
    Azure SQL ofrece gestión automática, alta disponibilidad y seguridad avanzada con cifrado y auditoría. Permite escalabilidad flexible (DTUs, vCores, serverless, elastic pools) y optimización automática de consultas e índices.
    Sus limitaciones incluyen coste elevado, compatibilidad parcial con SQL Server on-premises, dependencia de Azure, latencia en geo-replicación y límites de recursos en serverless.
    Ideal para aplicaciones SaaS y migraciones cloud..